Recurrent disability progression endpoints in multiple sclerosis clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current standard endpoint to assess disability accumulation in multiple sclerosis (MS) clinical trials is the time to the first confirmed disability progression, which excludes subsequent progression events. Including recurrent progression events may permit a more comprehensive assessment of treatment effects on disability progression. OBJECTIVE: To propose a definition of recurrent disability progression events and to compare time-to-first and recurrent event analysis. METHODS: Recurrent disability progression events were defined by expanding the recommended first event definition. Marginal recurrent event methods (negative binomial model, Lin-Wei-Yang-Ying model) were compared with Cox regression in data from three randomized controlled trials in relapsing multiple sclerosis (RMS) and primary progressive multiple sclerosis (PPMS), and in simulated randomized controlled trial data. RESULTS: The recurrent event analyses included a substantially larger number of progression events compared with the time-to-first-event analyses (+7.5% and +9.9% in the RMS trials and +22.7% in the PPMS trial). The increase in the number of events resulted in more precise treatment effect estimates and a corresponding gain in statistical power. CONCLUSION: Our results support the use of recurrent event data analysis, especially in progressive MS trials, to improve estimates of treatment effects, increase statistical power, and better capture the clinically meaningful long-term disability progression experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,255 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».